Gráficas: una imagen vale más que mil palabras (o no)

Las gráficas son de las pocas notas de color (a veces) que se pueden encontrar en un artículo científico y que pueden ayudarnos a entender más rápidamente un número de resultados que, presentados en una tabla o de forma descriptiva en el texto podrían llegar a ser muy difícil de digerir (e incluso interpretar o valorar).

Para valorar la utilidad de las gráficas, he elegido un artículo que ya conocía por estar lleno de ellas. Publicado en el Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, presenta datos de diferentes tipos de 407 pacientes. 

Hay un tipo de gráfica que en este artículo se usa y que a mí me gusta mucho (cuando está bien preparada) y es la de barras con información "extra" incluida en cada barra:

En cada barra podemos ver, tanto el número absoluto de pacientes que presentan la característica indicada en la leyenda de la izquierda (por ejemplo, para rPTH la barra total alcanza algo más de 120) y, además indica que el 30% de ellos pertenecen a la característica amarilla y el 70% a la gris.

A mi parecer, para presentar tantas variabilidades de datos (clínicos frente a genéticos, en tantas subcategorías) es, de los tipos de gráficas disponibles, el más clarificador.

Sin embargo, también es una gráfica que puede confundir al representar tanto valores absolutos como porcentajes.

Respecto a la estética (más allá de los gustos personales), los colores se diferencian correctamente unos de otros, no hay ambigüedad de a qué grupo pertenece cada uno al haber usado los colores primarios junto al gris. 

Y buscando gráficas, me he encontrado con este artículo que tiene un título que me ha cautivado "Can Tweets Predict Citations? Metrics of Social Impact Based on Twitter and Correlation with Traditional Metrics of Scientific Impact" y me ha gustado esta gráfica para comentar:

El primer golpe de vista me ha hecho ver claramente la evolución de los tweets y las posteriores citas (me ha quedado claro cuál es el truco si un investigador quiere subir su índice-h). 

Antes de sacar conclusiones de la figura creo que es importante no perder de vista que un artículo tardará más tiempo en ser citado en otro artículo de lo que puede ser mencionado en Twitter por las características de la publicación en ambos medios. Asimismo hecho en falta que los autores indiquen que es un valor acumulativo. No es que se estén publicando 60 tweets 700 días después de la publicación, sino que hasta ese día desde el día 0, se ha publicado ese número de tweets sobre el artículo.

Por otra parte, si miramos con atención el eje de ordenadas, yo interpreto que la leyenda indica el ratio de citas respecto a los tweets... Después de romperme un poco la cabeza intentando reinterpretar la imagen con esa nueva información, he llegado a la conclusión de que la leyenda es confusa y la ha indicado así simplemente porque ha aprovechado el mismo eje para mostrar simultáneamente las citaciones y las "tuiteaciones" porque comparten escala. Creo que "Citations or  (o and) Tweetations" hubiera sido más acertado.